Renkli görüntülerin çok katmanlı eşiklerle ayrıştırılması
Segmentation of color images with multilevel thresholds
- Tez No: 597370
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Görüntü kümelemede aynı sınıfa atanan piksellerin aynı veya benzer olması beklenir. Başka bir ifade ile oluşan kümenin homojenliği yüksek olmalıdır. Gri seviyeli görüntülerin ayrıştırılmasında belirlenen hedefe eşik sayısı artırılarak ulaşılabilir. Bununla birlikte kullanılacak çoklu eşiklerin tespiti tipik bir problemdir. Ayrıca geleneksel eşikleme algoritmaları renkli görüntülerin ayrıştırılmasında kullanılamamaktadır. Bu çalışmada çok seviyeli eşikleme tekniklerinin renkli görüntülerin kümelenmesi için nasıl kullanılacağı gösterilmiş ve yeni bir sınıflandırma algoritması geliştirilmiştir. Başlangıçta her bir kanal için Otsu ve Kapur yöntemleri ile çok seviyeli eşikler bulunmuştur. Her iki yaklaşımın amaç fonksiyonlarının maksimum değerleri, orman optimizasyon algoritması (OOA) ve parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritması ile ayrı ayrı tespit edilmiştir. Bir sonraki aşamada renk uzayını küçük küplere veya prizmalara bölmek için optimizasyon algoritmaları tarafından belirlenen eşikler kullanılmıştır. Renk uzayında oluşturulan her alt prizma bir küme olarak değerlendirilmiştir. Prizmaların hacimleri oluşturulan kümelerin homojenliğini etkilediğinden, alt küplerin hacimlerini azaltmak için çoklu eşikler kullanılmıştır. Önerilen yöntemin performansı farklı görüntülerle test edilmiştir. Geliştirilen yaklaşımın başarımı bulanık C-ortalamalar (fuzzy C-means: FCM) metodu ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar tasarlanan algoritmanın geleneksel yöntemlerden daha verimli olduğunu göstermiştir. Ayrıca FCM tekniğinin hesap maliyeti görüntü boyutu ve küme sayısına bağlı olmasına rağmen, önerilen yöntem bu iki unsurdan bağımsız çalışmaktadır.
Özet (Çeviri)
In image clustering, it is desired that pixels assigned in the same class must be the same or similar. In other words, the homogeneity of a cluster must be high. In gray scale image segmentation, the specified goal is achieved by increasing the number of thresholds. However, the determination of multiple thresholds is a typical issue. Moreover, the conventional thresholding algorithms could not be used in color image segmentation. In this study, a new color image clustering algorithm with multilevel thresholding has been presented and, it has been shown how to use the multilevel thresholding techniques for color image clustering. Thus, initially, threshold selection techniques such as the Otsu and Kapur methods were employed for each color channel separately. The objective functions of both approaches have been integrated with the forest optimization algorithm (FOA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm. In the next stage, thresholds determined by optimization algorithms were used to divide color space into small cubes or prisms. Each sub-cube or prism created in the color space was evaluated as a cluster. As the volume of prisms affects the homogeneity of the clusters created, multiple thresholds were employed to reduce the sizes of the sub-cubes. The performance of the proposed method was tested with different images. To evaluate the performance of the proposed approach, the algorithm was compared with the most commonly used fuzzy C-means (FCM) clustering method in image clustering. The results were found to be more effective than traditional methods. In addition, although the performance of the FCM method depends on the image size and the number of clusters, the proposed method works independently from these two elements.
Benzer Tezler
- The effect of visual narrative language of color codes in Youssef Chahine's cinema
Youssef Chahine sinemasında renk kodlarının görsel anlatı diline etkisi
MARİAM MAHROUS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Radyo-TelevizyonEge ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALEV FATOŞ PARSA
Assist. Prof. Dr. ELÇİN AS
- Robotik bir mikroskop sisteminden elde edilen görüntülerin görüntü işleme ve yapay zeka yöntemleri ile analizi
Analysis of microscopic images povided by a robotic microscope system via image processing and artificial intelligence techniques
NURDAN BAYKAN
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAT YILMAZ
- Derin öğrenme kullanılarak tekstil desenlerinin sınıflandırılması
Classification of textile patterns using deep learning
ERHAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN
- Elektronik retina tasarımına uygun yapay sinir ağı yapısının araştırılması
The Research of the most suitible neural network structure for design of electronic retina
NİHAN COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Doğadan esinli interaktif bina kabuğu tasarımı için örüntüye dayalı bir model
A model for nature inspired interactive building envelope design based on pattern
HÜLYA ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ